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最直白的大白话介绍k8s
等宽和等高直方图
回答 1
等宽直方图(EqualWidthHistogram)等宽直方图是将数据的范围划分为若干个等宽的区间,每个区间内的数据点数量可能不同。定义数据范围被划分为若干个等宽的区间。每个区间的宽度是相同的,但每个
19c Cluster Health Monitor (CHM) 实际生产环境用的多不?
回答 1
国内应该很少用这个的
oracle rac 10.2.05 业务量已经很少了 不重启数据库的前提下有什么办法可以 确定那些表还有数据变化
回答 1
1.加触发器2.https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracledatabase/19/refrn/ALLTABMODIFICATIONS.htmlG
libevent-devel-2.0.21-4.el7.x86_64.rpm,求一个
回答 2
给你发附件了
多台机器上的实例中的归档日志集中的存储
回答 1
1.配置PostgreSQL归档(WAL日志流式传输)在100.1/100.2/100.3的postgresql.conf中:wallevelreplicaarchivemodeonarchiveco
请问各位大佬, Windows环境,12.2,数据库应该是被OS kill掉了
回答 3
看windows的事件日志,看看有没有oracle进程异常终止的的事件
oracle12c有主键的表做了闪回数据归档但某段时间闪回查询出现重复记录,为什么?
回答 1
可能有以下原因:闪回数据归档的实现机制:闪回数据归档通过后台进程异步读取UNDO数据并写入专用表空间。如果在归档过程中,数据的写入顺序或时间戳处理不当,可能会导致某些记录被重复归档。事务并发问题:在高
oracle 11g搭建dg时,恢复控制文件报错:RMAN-06172: no AUTOBACKUP found or specified handle is not a valid copy or piece
回答 7
https://docs.oracle.com/cd/E1188201/backup.112/e10642/rcmxplat.htmBRADV0543211g备份的跨平台传输的官方文档
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Oracle数据库巡检基线 7260浏览
1. 环境与软硬件规范 2. 操作系统安装规范 3. 操作系统配置规范 4. ORACLE数据库配置规范 5. 安全基线配置
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Oracle 12C 18C 19C 操作系统兼容列表及配置要求 10564浏览
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2023年9月中国数据库行业分析报告-MySQL崛起之路.pdf 95136浏览
MySQL 是一个开源关系型数据库管理系统,最初在1994年由 Widenius 和 Axmark 开始开发,创建于基于低级语言ISAM开发的 mSQL。1995 年,Michael Widenius 成立了 MySQL AB 公司,MySQL 由个人开发转变为团队开发,同年首次发布了第一个版本。2000 年 MySQL 使用 GPL 协议开源。21世纪初,Web 网站层出不穷,每个网站都需要一个免费的数据库,MySQL 正好填补这个空白。当时建站的主要语言是 PHP,Perl , MySQL 简单、易用、高性能特性能满足这些中小型互联网公司的需求。因此,MySQL 迅速的流行起来,到 2001 年,MySQL 已经达到了超过 200 万次有效安装,到 2004 年,该软件每天下载超过 3 万次。2008年1月,SUN 以10亿美元收购 MySQL,后来 Oracle 收购了 SUN,从此 MySQL 成为甲骨文旗下产品。如今,MySQL 是使用最广泛的开源关系数据库系统。
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2023年5月中国数据库行业分析报告-时序爆发,实时共振.pdf 96109浏览
时序数据库是一种专门用于存储和处理时间序列数据的数据库系统。时序数据库具备高效的时间序列数据存储和查询能力,以支持大规模时间序列数据的存储、分析和可视化。目前时序数据库主要应用于物联网、传感器数据分析、日志数据分析等领域,这些领域通常需要大量的时间序列数据处理和分析。近五年来,时序数据库发展十分迅猛,各大互联网企业包括Google、阿里、Amazon都推出自己的时序数据库,DB-Engines从2014年起也把时序数据库作为独立的目录进行分类统计。从2015年开始,各种时序数据库如雨后春笋般涌现。未来时序数据库会朝云原生时序数据库、智能数据库等方向发展。
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2022年11月中国数据库行业分析报告-极智穷思,数往知来.pdf 8855浏览
近年来,随着大数据、机器学习算法、新型硬件技术的发展,几乎所有行业对 AI 的需求都在快速增长。在很多行业中,相比于结构化数据,非结构化数据和半结构化数据不仅数量更多,而且其商业价值甚至可能超越传统的关系数据。DB与AI相结合成为当前热门的研究主题之一。 AI 算法门槛较高,依赖 AI 算法设计师和模型训练师来落地算法应用,造成 AI 落地难,急需利用数据库系统技术来降低 AI 使用门槛; DB 和 AI 的功能界限变得模糊,用户需要兼具 DB 和 AI 的混合分析功能,AI 原生数据库将是解决这个需求的关键技术; AI 原生数据库一方面扩展 SQL 的算子来支持 AI 算子,实现库内的训练和推理,一方面通过数据库内置 AI 算法来提升数据库的智能优化、智能运维; AI原生数据库在数据模型、数据操作和系统部署层面都带来新的挑战。